如何控制海量数据备份的成本？

面对海量数据的时候，个人认为首先是要识别数据的备份价值。海量数据当中并不是所有的数据都有备份的价值。企业应该明确哪些数据需要备份，哪些数据可以不备份。

其次，需要识别备份数据的活动特性、备份策略、重要性等特点。一旦系统发生问题，有些数据需要及时恢复，有些数据可以慢慢恢复。有些数据变化在一定周期内变化量很少，有些数据变化量非常大，那么相应的比分频度及具体策略就会有所区别。

再次，考虑备份介质成本的问题。在备份数据进行充分统计和分析之后，根据备份需求的不同选择符合成本要求的存储设备，比如网络文件系统、分布式对象、带库、光碟库，甚至是云存储等。

一般常用的交易型的数据库都不会特别大，比较大的基本都是OLAP类的分析性数据库，这种数据库目前基本上都转向分布式架构了，分布式架构的备份其实还是问题，虽然分布式数据库都有多副本技术，但是有时候也会面临整个分布式集群不可用或者其他不可控的异常，这种情况下基本还是要靠容灾来解决吧！

十分赞同楼上答主，此外，还可以向数据湖、湖仓一体、智慧湖仓方向考虑